论文部分内容阅读
稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法是压缩感知（CS）中一种主流的图像重构算法。随着迭代次数的增加，SAMP算法的原子候选集将成倍增加，会导致系统空间的浪费和重构时间的增长。为此，提出了一种模糊裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪（FPTSAMP）算法。由于离散小波变换（DWT）在CS稀疏处理过程中破坏了低频逼近系数间的相关性，对信号的重构质量产生了一定的负面影响，因而采用小波高频子带变换（HFSBWT）来替代DWT，实现对信号的稀疏表示。仿真实验结果表明，相比于同一重构算法，采用HFSBWT方法得到的峰值信噪比